贪心算法和动态规划有什么区别（贪心算法 动态规划 它们有什么区别程序设计）
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贪心算法 动态规划 它们有什么区别程序设计
贪心算法是种策略，思想。。。
它并没有固定的模式
比如最简单的背包问题
用贪心的思想去做，就可能有很多种方法
性价比最高的、价值最高的、重量最轻的
而你没办法确保你所选择的贪心策略对所有的情况都是绝对最优的
动态规划的思想是分治+解决沉余
把一个复杂的问题分解成一块一块的小问题
每一个小问题中得到最优解
再从这些最优解中获取更优的答案
典型的例子数塔问题
画个图就能看出来
动态规划和贪心法有什么区别有什么联系
动态规划和贪心算法都是一种递推算法
均有局部最优解来推导全局最优解
不同点：
贪心算法：
1.贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一部之前的最优解则不作保留。
2.由（1）中的介绍，可以知道贪心法正确的条件是：每一步的最优解一定包含上一步的最优解。
动态规划算法：
1.全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解
2.动态规划的关键是状态转移方程，即如何由以求出的局部最优解来推导全局最优解
3.边界条件：即最简单的，可以直接得出的局部最优解
注：给我你电子邮箱，我把详细资料发过去
贪心法和动态规划法的区别
贪心算法是种策略，思想。。。
它并没有固定的模式
比如最简单的背包问题
用贪心的思想去做，就可能有很多种方法
性价比最高的、价值最高的、重量最轻的
而你没办法确保你所选择的贪心策略对所有的情况都是绝对最优的
动态规划的思想是分治+解决沉余
把一个复杂的问题分解成一块一块的小问题
每一个小问题中得到最优解
再从这些最优解中获取更优的答案
典型的例子数塔问题
画个图就能看出来
分析用动态规划和贪心算法求解背包问题的差异
动态规划本质是以空间换时间，算出了所有可行解的值域。
而贪心算法，每次选则最优的，而结果未必最优。
举个简单例子。
背包能装8kg,有3个物品，分别为3kg,4kg,5kg
动态规划，是计算，3+4， 3+5，得出解，最大的是3+5=8kg
贪心算法，是选择，第一次选最大的：5kg《8kg，第二次选则剩下的最大的4kg，4+5》8,故而解为5kg。
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